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Enregistrement W2065426364 · doi:10.1159/000054768

Reliability of Information Collected by Proxy in Family Studies of Alzheimer’s Disease

2001· article· en· W2065426364 sur OpenAlexaff
Serkalem Demissie, Robert C. Green, Lorelei A. Mucci, Sophia Tziavas, Kathy Martelli, K M Bang, Lisa Coons, Sylvie Bourque, Dina Buchillon, Kris Johnson, Tamisson Smith, N. Sharrow, Nicola T. Lautenschlager, Robert P. Friedland, L. Adrienne Cupples, Lindsay A. Farrer

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésProxy (statistics)Intraclass correlationMedicineCohen's kappaKappaEpidemiologyReliability (semiconductor)StatisticGerontologyDemographyClinical psychologyStatisticsPsychometricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study evaluated the reliability of data obtained from proxy informants. The index subjects in this study were 81 nondemented participants in the Multi-Institutional Research in Alzheimer Genetic Epidemiology (MIRAGE) study. These index subjects and 159 proxy informants, identified by the index subjects, participated in the study. The kappa statistic with multiple raters per subject (for dichotomous variables) and the intraclass correlation coefficient (for continuous variables) were used to measure reliability. Among proxy respondents who provided answers, there was excellent agreement between proxy responses and the responses of the index subjects (0.7 < or = kappa < or =0.9), with the exception of questions about head injury (kappa = 0.4). A large proportion (>90%) of the proxy informants in this study were able to provide information on most items. Higher nonresponse rates (as high as 30%) were observed for medication history and women's health questions. This study supports the reliability of proxy responses for most categories of questions that are elicited in typical epidemiological studies, including the MIRAGE study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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